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“入局AI十五年的SaaS老玩家,為何選擇「保守」的Agent策略?”
作者丨張嘉敏
編輯丨徐曉飛
“我們有按結果付費的合同模板,但目前客戶大多不愿意簽。”Agent浪潮帶來的不僅是一場技術變革,還有關于SaaS商業(yè)模式的考驗。
蓋雅工場董事長兼CEO章新波告訴雷峰網,作為勞動力管理領域的領頭羊,蓋雅工場在“試水”按結果付費的模式。
“Agent讓SaaS廠商有能力為業(yè)務結果負責”,章新波認為,SaaS產品引入Agent的關鍵在于改變業(yè)務結果。
在他看來,過去很多SaaS廠商只提供工具,現在不僅要解決怎么使用SaaS工具的問題,還要告訴企業(yè)客戶怎么使用才能達成最優(yōu)業(yè)務結果。
要做到這一點并不容易,章新波直言:“Agent不能是通才,而是要成為某個領域的專才,甚至某個行業(yè)的專才。”
這樣的理念,滲透在蓋雅工場15年的AI探索歷程中。
早在2010年,蓋雅工場就洞察到人口紅利消失的趨勢,瞄準AI運籌算法,將對勞動力成本的追求轉化為對勞動力效能的激活,推出“智能排班”SaaS產品,開始用機器排班取代人工排班。
章新波笑稱,蓋雅工場對待AI的態(tài)度既激進又保守。“雖然我們算是較早布局AI的SaaS廠商,但在大模型領域,我們確實沒那么激進,甚至可以說是保守。”
這里所說的“保守”,是相較于其他廠商而言——在Agent元年,有激進者一口氣推出四五十個Agent,而蓋雅工場“目前只推出五個Agent”。
章新波坦言,蓋雅工場之所以沒有過早追逐Agent浪潮,是因為他在思考一個問題:大模型興起后,誰能成為被企業(yè)級應用穩(wěn)定接受的大平臺、大玩家?
Agent浪潮激蕩下,大模型和算力又會迎來哪些適應性變化?在即將召開的雷峰網第八屆GAIR大會上,一眾AI先鋒將圍繞世界模型、算力等專場議題,帶來實踐爭鳴。可添加微信 zhangxian2021 一鍵鏈接會場嘉賓,點擊文末“閱讀原文”報名參會。
章新波清楚地認識到,蓋雅工場并非自研大模型的玩家,并不掌握底層的AI技術。在大模型快速迭代的時代,作為SaaS應用廠商,需要先摸清行業(yè)格局和發(fā)展趨勢,才能更加游刃有余。
一邊觀望,一邊前進。
“我們想先把這五個Agent做深做透,深度扎根場景和數據。”章新波認為,SaaS廠商為企業(yè)提供的價值,在于立足行業(yè)know-how的洞察,告訴企業(yè)客戶哪些做法能達成行業(yè)領先結果,這是Agent算法模型之外的核心附加值。
以勞動者時間管理為例,既要讓員工滿意,又要讓公司滿意,這需要匯集各行各業(yè)的know-how,借鑒不同行業(yè)對員工時間高效利用的方法,“這不是一家公司能獨立完成的”。
章新波深信,Agent能讓業(yè)務結果更明確:過去企業(yè)客戶想要結果,但結果難以量化;現在結果越來越清晰可測,且能計算貢獻度,理論上已具備轉向“為價值、為結果付費”的基礎。
但按結果付費的“試水”,在蓋雅工場的實踐中暫未取得明顯成效。章新波提到,企業(yè)仍更傾向于傳統訂閱制付費模式,即按模塊、按人數、按賬號購買。
這并不代表按結果付費的邏輯在SaaS行業(yè)行不通。多家SaaS廠商告訴雷峰網,引入Agent后,SaaS產品的付費模式已逐漸轉向混合制,即基礎訂閱+增值服務,其中AI增值服務多采用按結果付費或按量付費模式。
而章新波認為,從“開源節(jié)流”的角度看,開源類產品相對更容易實現按結果付費:因為增量部分的分成邏輯會更清晰,天然更具備商業(yè)模式轉型的條件。而蓋雅工場的產品屬于節(jié)流類,目前這類工具產品按結果付費的模式尚未規(guī)模化,只有零星個案。
Agent浪潮不僅引發(fā)了產品技術的競速和商業(yè)模式的探索,也為SaaS行業(yè)格局變動帶來了新的可能性。
面對不斷變化的行業(yè)格局,章新波有著不變的“生意經”:在AI時代,產品上線和結果反饋的速度比傳統SaaS時代更快,細分領域有品牌、有口碑的公司會更具優(yōu)勢。
他認為,無論技術如何發(fā)展,To B業(yè)務的決策邏輯幾十年來從未改變。細分領域的頭部SaaS廠商如果能避免被顛覆,并且保持不犯錯,就能進入“強者恒強”的狀態(tài)。
作為SaaS老兵,章新波也有著獨到的“生存哲學”。他清醒意識到,大多數SaaS廠商在資金、資源、人才密度等方面并不占優(yōu),在有限的條件下想實現“百花齊放”并不現實。“沒錢就要好好茍著——茍著不見得是壞事,有多少資源就干多少仗。”
蓋雅工場的AI探索和章新波的行業(yè)思考,正是垂直SaaS廠商面對Agent洪流的一個縮影。
近期,雷峰網與章新波展開了一場深度對話,談及蓋雅工場早期云轉型、擁抱AI的歷程,也聊到近年來SaaS行業(yè)在資本市場遇冷,以及大模型、Agent浪潮帶來的新機遇。
見證過SaaS在資本市場的浮沉,章新波仍對這一行業(yè)充滿信心:隨著Agent技術和SaaS的深入融合,部分SaaS廠商可能在2025年之后進入“既增長又盈利”的階段。或許從明年開始,這一趨勢會讓越來越多資本看到明確的投資保底空間。
以下是具體的對話內容,為了方便理解,內容經編輯。
01
既激進又保守的AI策略
雷峰網:在聊Agent話題之前,想了解蓋雅工場當初為何選擇SaaS的商業(yè)模式?背后有哪些故事?
章新波:蓋雅工場早期是傳統軟件公司,但商業(yè)模型跟其他行業(yè)軟件公司有所不同。當時我們定義盈利有兩個關鍵要素:一是基于客戶的員工數量設計價格清單,很多廠商按照功能模塊收費,但蓋雅工場按照員工數量,和客戶業(yè)態(tài)緊密綁定;二是給客戶提供持續(xù)服務,每年收取維護費,此前國內收取維護費的廠商并不多。
剛好當時SaaS在中國興起,我們發(fā)現SaaS模式可以更好地實現這兩個關鍵要素——基于人員用量收取年費,還能為企業(yè)客戶提供持續(xù)的升級服務。但當時也面臨困境:2014年左右國內幾乎沒有面向大客戶的SaaS產品。投資人問我們的客戶群定位,我說“3000人及以上”,投資人說“這沒戲,你可以走了”,所以當時很痛苦。
雷峰網:那蓋雅工場探索AI又是基于什么契機?
章新波:我們在2010左右就進入了AI領域,那時的AI更多是運籌算法、機器學習等技術分支,大模型還沒出現。我們第一次融資是在2016年,此前一直靠自身盈利投入AI研發(fā),沒有資本加持,公司壓力不小。
之所以在2010年就瞄準AI,是因為我們察覺到人口紅利消失可能是一個趨勢,企業(yè)對勞動力成本的追求,會逐漸轉化為對勞動力效能的激活,也就是不靠壓榨時間和成本,而是激活人的效能。所以我們引入了運籌算法,推出“智能排班”的AI產品,用機器排班取代人工排班,這是蓋雅工場最早的AI探索。
雷峰網:當時企業(yè)客戶對這款AI產品的接受度如何?
章新波:一開始企業(yè)客戶并不理解,我舉了導航地圖的例子之后他們才明白:在導航中輸入從蘇州到上海的路線,系統會推薦成本最低、時間最快、路線最優(yōu)美的方案,還會提示路過的服務區(qū),用戶可以自行選擇。
企業(yè)內部的人員調度也是如此。我們的客戶大多是一兩萬人甚至幾萬人規(guī)模的企業(yè),擁有幾百上千家門店。員工每天工作8小時,過去這些時間由初級管理者安排;如果定義好員工的標簽或其他量化指標,再交由AI計算,結果會比人腦計算更精準,對企業(yè)來說有巨大增值作用。
雷峰網:這兩年大模型興起之后,蓋雅工場的SaaS產品有哪些變化?
章新波:在勞動力管理領域,大模型為觸達員工提供了更優(yōu)方式。過去的運籌算法不像今天的大模型這么智能,無法為每個員工匹配專屬Agent,也難以采集、標注員工的各類標簽。借助AI大模型,我們能更快速地完成員工標簽的采集和標注,幫助員工提升技能成長速度、工作效率和工作結果。可以說,員工標簽越完善,SaaS系統提供的服務越精準。
雷峰網:目前蓋雅工場在Agent上有哪些探索?
章新波:年初DeepSeek火了之后,很多人問我們會做哪些準備、發(fā)布哪些產品。我的回答是,蓋雅工場對待AI的態(tài)度既激進又保守。雖然我們算是較早布局AI的SaaS廠商,但在大模型領域,我們確實沒那么激進,甚至可以說是保守。
我們也關注到有些廠商的激進策略,甚至發(fā)布了三四十個Agent,但蓋雅工場在市場上并沒有表現得特別“積極”。我們目前只推出了五個Agent:時間智能體、動能智能體、技能智能體、合規(guī)智能體以及人效AI問數。
之所以沒有太早追逐Agent浪潮,核心原因是我們不確定大模型興起后,誰能成為被企業(yè)級應用穩(wěn)定接受的大平臺、大玩家。
雷峰網:企業(yè)級應用需要具備哪些核心能力?
章新波:To B企業(yè)級應用與To C應用有巨大差異。C端用戶追求創(chuàng)新、可以隨時切換,但企業(yè)級應用的首要需求是穩(wěn)定。
在To B領域,如果企業(yè)服務應用的底層架構(大模型玩家)發(fā)生顛覆性變更,前期所有投資都可能打水漂,所以蓋雅工場選擇了相對保守的策略——作為應用廠商,先了解、判斷行業(yè)格局及變化趨勢,再確定跟隨哪個玩家的步伐。但我們始終在持續(xù)投入AI,并且堅信AI必將改變軟件行業(yè)的未來格局。
雷峰網:針對目前已推出的五個Agent,蓋雅工場有哪些考量?
章新波:我們想先把這五個Agent做深做透,深度扎根場景和數據,為企業(yè)客戶帶來實際價值。我們一直在思考一個問題:甲方企業(yè)憑什么購買乙方廠商的Agent服務?設想未來甲方有能力打造自己的Agent,甚至甲方本身就是AI公司,SaaS廠商能提供哪些差異化價值?
答案一定是基于行業(yè)know-how,甲方企業(yè)僅靠自身單一的數據、場景遠遠不夠,這也是他們購買SaaS廠商服務的核心價值所在。如果只是做通用型、流程型、表達型功能,甲方直接使用AI巨頭、云大廠提供的大模型或AI Builder(AI構建器)即可。
02
SaaS廠商要先做AI“自我改造”
雷峰網:以勞動力管理為例,對于SaaS廠商來說,哪些痛點可以通過Agent解決?
章新波:首先要想清楚兩件事:一是SaaS行業(yè)到底有沒有價值?這幾年很多人對SaaS態(tài)度比較悲觀,但一個行業(yè)的價值不是資本說了算,而是客戶說了算;二是還有多大價值?比如能解決多少管理問題、業(yè)務問題或成本問題,甚至是全局問題,總而言之要先找到價值點。想清楚這兩點,SaaS廠商就會更淡定。
SaaS本身得有價值,如果沒有價值,就算有Agent加持也沒用;既然有價值,Agent會放大價值,并加快落地。以排班場景的價值為例,過去是“軟件+管理者”跟員工溝通,現在有了相關Agent,且每個員工都能擁有專屬Agent,就可以隨時發(fā)起互動。Agent會記錄員工在公司的行為變化,為員工匹配最愿意上的班、最適合上的班,實時監(jiān)測員工的最佳工作狀態(tài)。
雷峰網:從管理角度,這對企業(yè)和員工來說也是一種“雙贏”。
章新波:過去存在一個矛盾:員工想要“錢多事少”,公司想要“降本增效”,這看似不可調和。但在AI時代,這個難題有了解決方案。
借助算法和大模型,我們能在SaaS平臺快速為員工貼好標簽,根據員工的特點、偏好為其安排最擅長、最喜歡的工作,效率自然會提高。效率提高帶來更多產出,員工獎金也會增加,相當于實現了“錢多事少”的目標。
對公司而言,當每個員工的效能發(fā)揮到極致,就不用硬性降本。隨著公司效率提高、營收增加,管理成本下降,“降本增效”的目標也就達成了。
雷峰網:從行業(yè)角度看,這波AI浪潮給SaaS行業(yè)帶來了哪些新機遇?
章新波:工具類SaaS產品積累了大量數據,這是新興AI工具難以具備的基礎優(yōu)勢。如果SaaS廠商能夠自我革新、重新出發(fā),將會迎來更大機遇,甚至可能探索出下一代商業(yè)模式;但如果固步自封、拒絕接納AI,最終只會作繭自縛,甚至導致滅亡性后果。
無論是前些年的SaaS轉型,還是現在擁抱Agent,我們始終在做同樣的事情:推出符合客戶需求的產品之前,先完成自身的改造。如果SaaS廠商自己都不用SaaS,就無法證明其SaaS產品的價值;同樣,能推出優(yōu)質AI產品的公司,必然也是被AI深度改造的公司。
雷峰網:蓋雅工場內部做了哪些AI“自我改造”?
章新波:我們用AI改造組織能力、團隊能力、工作流程機制,形成和AI共存的模式。以研發(fā)為例,一是我們?yōu)槊课籄I研發(fā)工程師配備Agent,采購國內外各類AI代碼工具,努力實現“一名工程師+一個Agent≥過去三名程序員”的效率目標。
二是推動管理模式改革。過去研發(fā)人員的績效評價難以量化,年底評價多依賴感性判斷,而AI能實現對知識工作者工作過程的量化,現在我們將研發(fā)分為成熟研發(fā)和創(chuàng)新研發(fā)兩大類,基于大量成熟性的需求分析,使用AI工具分別對這兩類研發(fā)人員實現量化管理。
03
Agent不能是通才,應該是專才
雷峰網:Agent的引入,對企業(yè)客戶的業(yè)務有哪些影響?
章新波:引入Agent的關鍵是改變業(yè)務結果。AI時代和過去軟件時代的最大不同,在于企業(yè)搭建應用的速度更快、成本更低。因此,SaaS廠商的優(yōu)勢在于立足行業(yè)know-how的洞察,告訴企業(yè)客戶哪些做法能達成行業(yè)領先結果,這是SaaS廠商在Agent算法模型之外的核心附加值。所以客戶買單的不是技術或功能,而是know-how和業(yè)務結果。
過去很多SaaS廠商只提供工具,怎么用是客戶自己的事;現在不僅要解決怎么用的問題,還要告訴客戶怎么用才能達成最優(yōu)業(yè)務結果。要做到這一點,Agent就不能是通才,而是要成為某個領域的專才,甚至某個行業(yè)的專才。
比如蓋雅工場聚焦勞動者時間管理,如何實現時間利用最大化,既讓員工滿意,又讓公司滿意,這需要匯集各行各業(yè)的know-how,借鑒不同行業(yè)對員工時間高效利用的方法,這不是一家公司能獨立完成的。
雷峰網:這是否會推動SaaS從訂閱制轉向按結果付費?
章新波:未來有一部分SaaS產品會先進入按結果付費的邏輯。因為過去企業(yè)客戶想要結果,但結果難以量化;現在結果越來越清晰可測,且能計算貢獻度,理論上已具備轉向“為價值、為結果付費”的基礎。我們現在已經有相關合同模板,但客戶仍覺得按用量、按功能的訂閱模式更劃算。
雷峰網:這背后主要是哪些顧慮?
章新波:我們可以來算一筆賬:假如客戶使用AI產品減少了1000個人力投入,按照每年每人節(jié)省七八萬,算下來可以節(jié)省七八千萬。如果按照“二八比例”分成,其中廠商分20%,客戶大多不愿意買單,這是價值被低估的現狀。
再比如,客戶的管理效率有10%的提升空間,使用AI產品后實現了這個目標,但客戶也很難拿出其中5%和廠商分成,因為他們會覺得“肉疼”。
再加上全行業(yè)的SaaS工具價格相對“內卷”,廠商都賣得很便宜,客戶自然更愿意選擇傳統訂閱制,按模塊、按人數、按賬號購買。
雷峰網:哪些領域相對更容易實現按結果付費?
章新波:從“開源節(jié)流”的角度看,蓋雅工場的產品屬于節(jié)流類,而開源類產品相對更容易實現按結果付費,因為存在明確的增量。假設客戶原本營收1億元,使用AI產品之后增長到2億元,在增量的1個億里,前面5000萬怎么分、后面5000萬怎么分,計算邏輯可以很清晰。
相對而言,開源類產品比節(jié)流類產品天然更具備商業(yè)模式轉型的條件。目前節(jié)流類工具產品按結果付費的商業(yè)模式還沒規(guī)模化,只有零星個案。
04
SaaS細分領域將是“強者恒強”
雷峰網:擁抱AI技術浪潮、探索新的商業(yè)模式,是SaaS行業(yè)今年的基調。這是否意味著SaaS行業(yè)迎來了拐點?
章新波:我認為拐點主要體現在兩方面:技術拐點和商業(yè)拐點。
技術拐點上,目前行業(yè)對SaaS+AI、AI+SaaS還是AI取代SaaS、SaaS借AI賦能等方向都還在摸索中,雖然業(yè)內對SaaS廠商要提升AI能力這件事形成了共識,但還沒有形成統一結論:是從SaaS廠商轉型為AI公司?還是將AI作為SaaS工具或知識庫的一部分?是否維持SaaS原有的商業(yè)模式?不同行業(yè)、領域的發(fā)展路徑可能不同。
商業(yè)拐點上,即盈利與不盈利、燒錢與不燒錢的差異。SaaS廠商聚水潭的上市,讓市場看到其良好的盈利能力、現金狀況和增長情況。在存量經濟時代,SaaS廠商能在增長的同時仍保持盈利,這是很好的市場信號,也是商業(yè)拐點的核心。
雷峰網:面對AI技術和商業(yè)模式的雙重變革,蓋雅工場如何定位自身在行業(yè)里的角色?
章新波:我們的定位非常清晰,蓋雅工場的基因和優(yōu)勢是垂直廠商,而非通用平臺。我們也不奢望成為移動互聯網入口,而是通過標準化接口跟其他平臺銜接。如果客戶想將蓋雅工場的Agent和其他業(yè)務系統、Agent聯動,可通過MCP(模型上下文協議)、A2A(Agent-to-Agent協議)實現對接、聯調和整合。
在大模型時代,當所有公司都可能具備AI能力時,SaaS廠商需要進一步明確自身的差異化價值和競爭力。作為垂直應用廠商,蓋雅工場的核心工作是在大模型基礎上做垂直應用優(yōu)化,融入自身知識庫(know-how)。目前通用型產品、行業(yè)平臺有很多大廠在布局,甚至部分企業(yè)客戶的能力比我們更強,所以我們選擇專注自己擅長的領域。
雷峰網:面對Agent浪潮,作為垂直應用SaaS廠商,蓋雅工場會感到焦慮嗎?
章新波:我認為細分領域未來會呈現“強者恒強”的格局。在AI時代,產品上線和結果反饋的速度比傳統SaaS時代更快,細分領域有品牌、有口碑的公司,傳播效果會更好。
企業(yè)服務本身就是“慢賽道但強者恒強”的行業(yè),像SAP、Oracle等廠商已成立近50年,海外很多細分領域的軟件廠商也成立30、40年,他們經歷多輪科技浪潮仍保持細分領域第一,核心原因在于形成客戶口碑之后,新客戶會優(yōu)先選擇這些最靠譜、對自身經營最安全的廠商。
無論技術如何發(fā)展,To B業(yè)務的決策邏輯幾十年來從未改變。細分領域的頭部SaaS廠商如果能避免被顛覆,并且保持不犯錯,就能進入“強者恒強”的狀態(tài)。
雷峰網:當下涌現了很多類似AI Builder的玩家,傳統SaaS廠商是否會被這類玩家顛覆?
章新波:對于SaaS廠商來說,有兩方面的擔憂:
一是AI Builder更像一個定制化開發(fā)工具,基于各個AI巨頭或云廠商的大模型和協議。但大模型的底層邏輯每個月都在迭代更新,SaaS廠商并不掌握底層AI技術,也無法掌控底層架構,因為AI Builder建立在別人的“土壤”之上。
二是Agent如果什么都能干,那也就意味著什么都不精深。AI Builder上定制開發(fā)的Agent,并不具備行業(yè)know-how。當一個公司所有的Agent都能通過AI Builder定制開發(fā)時,這些Agent更像是技術堆砌。
雷峰網:在您看來,AI Builder對SaaS行業(yè)的沖擊其實并沒有那么大?
章新波:是的。但我認為國內SaaS廠商也要有自己的生存之道。過去幾年資本市場對SaaS行業(yè)的態(tài)度發(fā)生了變化,目前大多數SaaS廠商在資金、資源、人才密度等方面并不占優(yōu)。在這些條件都有限的情況下,想實現“百花齊放”并不現實。沒錢就要好好茍著——茍著不見得是壞事,有多少資源就干多少仗。
雷峰網:關于資本市場的態(tài)度變化,目前有觀點認為SaaS行業(yè)正在回暖,您覺得Agent是否給SaaS行業(yè)帶來了這樣的契機?
章新波:SaaS廠商的投資主要依賴美元基金。美元基金首先會受到地緣政策、宏觀戰(zhàn)略等因素的約束,其次才會關注行業(yè)本身的新變化。
我相信SaaS行業(yè)整體在變好,因為隨著Agent技術和SaaS的深入融合,部分SaaS廠商可能在2025年之后進入既增長又盈利的階段。或許從明年開始,這一趨勢會讓越來越多資本看到明確的投資保底空間——不再像過去那樣,面臨高估值入場、虧損擴大且增長不及預期的尷尬處境。目前那些增長平穩(wěn)、盈利不錯、客戶粘性高且能帶來投資確定性結果的SaaS廠商,會更受資本認可。
在企業(yè)服務領域,SaaS廠商一旦成為某個細分領域的頭部,且無人能超越,就能為投資帶來穩(wěn)定的確定性保底,即使在過去本地化部署的軟件時代也是如此。過去SaaS廠商沒能給投資帶來確定性保底,而一旦具備這樣的能力,投資價值將會顯著提升。如果未來地緣政治和宏觀因素有所緩解,SaaS依然是不錯的投資方向。
專題介紹
眼下,Agent大潮正在SaaS行業(yè)掀起一場深刻變革:小到產品形態(tài)、技術架構,大到商業(yè)模式、市場格局,都將被重塑,危與機并存。
鑒于此,雷峰網推出“SaaS+Agent十人談”系列專訪,將對話一眾SaaS公司和Agent從業(yè)者,從戰(zhàn)略決策者、業(yè)務負責人、技術創(chuàng)新先鋒等不同視角,探討Agent為SaaS行業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。如果對這一SaaS與Agent融合話題感興趣,歡迎添加微信skylar_12_14參與討論。
第八屆 GAIR 全球人工智能與機器人大會
2025年12月12-13日,第八屆GAIR全球人工智能與機器人大會,將在深圳南山·博林天瑞喜來登酒店舉辦。大會將開設三個主題論壇,聚焦大模型、算力變革、世界模型等多個議題,描繪AI最前沿的探索群像,折射學界與產業(yè)界共建的智能未來。
其中,大會將在13號當天開設智算專場。以「重塑算力格局 · 競逐智算未來」為主題,聚焦兩大前沿話題:誰是下一個寒武紀?誰將定義中國智算未來?匯聚一批來自AI 芯片、智算中心、云計算的資深專家,共同探討算力革命的現實邏輯與趨勢走向。
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